Actualmente se debate mucho sobre la IA generativa, un tema de tendencia que tiene el potencial de aumentar significativamente la eficiencia de los empleados, especialmente en los procesos analíticos y administrativos. Pero, en nuestra opinión, este enfoque no ha sido suficiente.
Si bien la optimización de los procesos en las áreas intermedia y administrativa, especialmente mediante el uso de IA generativa como los modelos de lenguaje grande (LLM), es actualmente el foco de atención de muchas empresas, también surge una pregunta fundamentalmente diferente en la gestión de activos: ¿Cómo se puede lograr esto? Estas tecnologías se utilizan para aumentar los activos bajo gestión a través de servicios de mayor calidad, más sólidos desde el punto de vista analítico, más predictivos y más personalizados. Especialmente cuando se trata de apoyar a los clientes del segmento HNWI y UHNWI, el objetivo rara vez es ser el socio de servicios más barato, sino más bien el mejor y más proactivo asesor.
Así que echemos un vistazo a las áreas donde la ciencia de datos y el aprendizaje automático (o la IA "real", más allá de los modelos de lenguaje publicitados) marcan la diferencia:
- Estrategias de inversión individualizadas : la IA puede utilizar de manera eficiente grandes cantidades de datos para desarrollar estrategias de inversión que se adaptan con mucha más precisión a la tolerancia al riesgo individual, los objetivos financieros y las etapas de la vida de un cliente.
Junto con la inteligencia emocional y las relaciones personales de un gestor de relaciones, se pueden desarrollar soluciones de calidad aún mayor. - Interacción mejorada : a través del análisis automático de datos transaccionales, los administradores de activos pueden reconocer o incluso predecir las necesidades cambiantes de sus clientes en tiempo real, haciendo que la interacción con el cliente sea más rica y proactiva.
Por lo tanto, los patrones de comportamiento atípicos que surgen con poca antelación entre el personal del cliente se pueden utilizar para mejorar la interacción a través de una comunicación y asesoramiento personalizados. Esto hace que los clientes se sientan mejor comprendidos y valorados en su viaje financiero. - Análisis predictivo para la planificación futura : las capacidades predictivas de la IA rica en datos también permiten que las estrategias financieras se adapten proactivamente a los acontecimientos de la vida, los cambios del mercado y los objetivos financieros en evolución, manteniendo los servicios de gestión patrimonial un paso por delante.
Aquí, los gestores de relaciones también pueden aprender de las estrategias de otros clientes en fases y situaciones de vida similares basándose en números, datos y hechos. La comprensión del comportamiento y las demandas de los clientes pierde así su carácter a menudo estático y se vuelve dinámica en tiempo real. - Segmentación de clientes más personalizada : la IA también puede respaldar algorítmicamente el proceso de definición de la personalidad del cliente, permitiendo ofrecer servicios y opciones de inversión específicamente personalizados, aumentando así la satisfacción y la lealtad del cliente. Además de los datos de posición y transacciones, también se puede tener en cuenta información sobre el comportamiento del cliente y las preferencias digitales para adaptar no sólo el contenido, sino también el tipo y canal de contacto a las necesidades individuales del cliente.
La integración de la IA en la gestión patrimonial no sólo promete un aumento general de la eficiencia, sino que también abre nuevas dimensiones de crecimiento a través de una mejor calidad del servicio al cliente. Para embarcarse con éxito en este apasionante viaje, los administradores de activos deben tomar los siguientes pasos estratégicos básicos:
- una base tecnológica : el primer paso hacia un futuro impulsado por la IA comienza con la creación de una infraestructura tecnológica sólida.
Invierta en plataformas y herramientas de análisis de datos, así como en la seguridad de sus sistemas, que forman la columna vertebral de los servicios al cliente personalizados y basados en datos. Una plataforma sólida que pueda procesar eficientemente grandes cantidades de datos es clave para satisfacer las necesidades individuales de sus clientes y ofrecerles estrategias de inversión personalizadas. - experiencia : como suele ocurrir, la tecnología por sí sola no es suficiente.
El recurso más importante será un equipo de expertos que comprendan tanto la tecnología disponible como los mercados relevantes para la gestión de activos y, en particular, tengan un profundo conocimiento de los clientes y las relaciones con ellos. Capacite a su personal en los conceptos básicos de la ciencia de datos y promueva una comprensión profunda de las posibilidades y limitaciones de la IA. La combinación adecuada de talento le permite unir la innovación tecnológica y la gestión patrimonial de clase mundial. - Asociaciones y ecosistemas: Abrir asociaciones estratégicas con proveedores de tecnología y empresas emergentes de FinTech para acceder a la innovación y fomentar el intercambio creativo sobre las tendencias en evolución.
Al seguir estos pasos, se posicionará a la vanguardia de la innovación en la gestión patrimonial. No sólo crea valor añadido para sus clientes a través de servicios personalizados y predictivos, sino que también redefine el futuro de la gestión patrimonial.
Dados los rápidos avances en la tecnología de inteligencia artificial, estamos en el umbral de una nueva era en la gestión patrimonial. ¿Cómo podrían estas innovaciones impactar sus estrategias de inversión y qué consideraciones éticas deberían pasar a primer plano al utilizar estas nuevas herramientas?
El futuro de la gestión patrimonial con IA no es sólo una cuestión de eficiencia, sino también de responsabilidad. Te invitamos a reflexionar y discutir con nosotros el impacto a largo plazo de estas tecnologías. El viaje comienza ahora: ¿estás listo?